01
策略顧問
與管理層緊密合作，從評估現有資料成熟度、建立治理框架，到設計 KPI 體系、評選技術供應商與制定 3-5 年架構藍圖——協助企業打造真正能產生業務價值的資料策略，每項建議均以實際交付經驗為基礎。
資料治理規劃
建立資料政策、分類標準與存取控制框架
KPI 體系設計
定義可量化業務指標與追蹤儀表板機制
技術路線圖
制定 3–5 年資料與 AI 發展藍圖與里程碑
架構評估
診斷現有系統瓶頸，提出優化與遷移方案
顧問諮詢 / 定期合作
關於我們
我們會說數據的語言
企業級資料工程、商業分析與 AI：可靠的資料管線與治理、互動式儀表板、預測與生成式 AI——端到端工程化，為規模與營運而建。
從管線到商業成果
我們把資料工程、商業分析與 AI 串成一條可上線的價值鏈：可靠的資料管線與治理 → 管理儀表板與洞察 → 預測模型與生成式 AI。由同一個有問責制的團隊自架構到維運全程負責。過去 5 年，我們支援 20+ 組織與 10 個產業，將資料化為可持續的成長。
Mentarix
Mentarix 來自於 ment-（思維、理性、認知）與 -rix（系統、結構、工程）的結合，象徵以邏輯與數據為核心，打造智慧決策與分析系統。
01
端到端全程負責
從原始資料收集、管道架構設計，到模型訓練與正式上線，一個窗口、全程問責。無需協調多家廠商，無需跨團隊交接。
02
生產級工程品質
我們從第一天就以正式上線為目標建構系統，內建監控、告警與容錯機制。您的團隊拿到的是能夠實際維運、擴展並信賴的基礎設施。
03
跨產業實戰經驗
我們在廣告、行銷、銷售、供應鏈、金融與交通等領域均有實際系統交付，亦涵蓋電商、遊戲與醫療。跨域廣度讓我們能將成熟模式引入您的領域，加速交付並降低架構風險。
服務產業
廣告 · 行銷 · 銷售 · 供應鏈 · 金融 · 交通運輸 · 電商 · 遊戲 · 醫療 · 製造業
0+
年專業經驗
0+
服務客戶
0+
涵蓋產業
0M+
營收影響
≈ USD $2.5M
我們的服務
專業服務
我們把合作設計成一條連續的決策鏈，讓策略、實作與移交之間沒有斷點。
洽談這項服務
02
分析與資料科學
將原始資料轉化為可執行的決策智慧：高階主管儀表板、同期群與漏斗分析、需求預測、客戶分群，以及以您的私有資料訓練的客製化機器學習模型——為策略決策而生，不只是報表輸出。
管理層儀表板
設計高階 KPI 儀表板，支援即時業務決策
預測模型建構
需求預測、銷售預測、客戶流失風險分析
客戶分群分析
RFM、同期群、行為分群，驅動精準行銷
機器學習部署
模型訓練、驗證至生產環境的端到端交付
專案制 / 定期合作
03
人工智慧應用
設計並整合生產等級的 AI 系統至現有產品與流程：LLM 對話助手、企業內部知識 RAG 檢索系統、多代理人協作架構與電腦視覺方案——內建提示注入防禦、幻覺偵測等安全防護層與完整可觀測性，從第一天起就做好上線準備。
LLM 對話助手
整合企業知識庫，打造專屬領域 AI 助理
RAG 知識檢索
文件上傳即建立語意搜尋企業知識庫系統
多代理人系統
協作式 AI 代理人自動化複雜業務工作流程
AI 安全防護
提示注入防禦、幻覺偵測與結構化輸出驗證
專案制
04
資料工程
建構組織賴以運作的資料基礎設施：批次與串流管道、雲端原生 Lakehouse、即時 CDC 系統與 API 資料整合——從架構設計之初即以穩定性、可觀測性與規模化為核心原則，無論資料量從 GB 到 PB 皆穩定可靠。
資料管道建構
批次與串流 ETL/ELT，支援 GB 至 PB 規模
Lakehouse 架構
Delta Lake / Iceberg 統一批次與串流儲存
即時串流處理
Kafka / Flink 事件驅動架構，毫秒級延遲
資料品質監控
Schema 驗證、異常偵測與自動告警機制
專案制 / 定期合作
05
培訓與教育
提供依您團隊程度量身設計的結構化工作坊與多週訓練營，涵蓋 Python、SQL、資料視覺化、機器學習基礎與 AI 實務應用——搭配實戰專案與真實資料集，確保所學技能能直接轉化為日常工作的生產力。
Python 資料課程
從語法基礎到 pandas、視覺化實戰應用
SQL 分析訓練
查詢優化、視窗函數與商業分析實務操作
AI 實務工作坊
Prompt Engineering、RAG 與 LLM 應用開發
機器學習入門
監督式學習、模型評估與真實資料集實戰
工作坊 / 專案制
精選作品
案例研究
案例區不只是展示成果，而是清楚呈現問題、方法、角色與最終商業影響。
01
AI 應用金融
股票多代理人財務分析平台
分析師在每次投資決策前需花費 3–4 小時手動搜集新聞與市場資料——流程緩慢、結果不一致，且難以大規模稽核。
↓70%
Research Time
5×
Coverage
Full
Audit Trail
擔任角色
AI 工程師主導
Primary Outcome
↓70% Research Time
財務研究時間縮短約 70%，讓團隊在不增加人力的情況下擴大覆蓋範圍，且每筆 AI 生成洞察均保有完整可追溯性。
02
分析儀表板廣告與行銷
數位行銷成效分析儀表板
行銷團隊在各通路之間缺乏統一視角——Google、Meta 與程序化廣告各自報告，根本無從得知預算正在哪裡被浪費，等到發現已為時已晚。
↓30%
Wasted Spend
Same-Day
Decisions
4
Ad Channels
擔任角色
資料分析師 & BI 工程師
Primary Outcome
↓30% Wasted Spend
首季內將無效廣告支出降低 30%、整體 ROAS 顯著提升——行銷團隊人力規模未變。
03
預測分析供應鏈與零售
消費購買意願預測系統
需求規劃依賴直覺與落後報告——團隊持續面臨缺貨或過庫問題，尤其在 COVID 等市場衝擊打破所有歷史規律時更為嚴重。
↓35%
Inventory Risk
4–8
Wk Lead Time
Proactive
Planning
擔任角色
資料科學家
Primary Outcome
↓35% Inventory Risk
庫存風險降低 35%，行銷團隊得以在需求轉移發生前提前調整預算——讓被動應對的規劃流程轉型為主動決策。
04
演算法設計遊戲
角子機引擎與機率優化器
遊戲設計師需花費數天手動調整捲軸配置以符合法規 RTP 目標——流程緩慢、容易出錯，且無法在上線前保證合規。
Days
→ Minutes
10×
Variants/Day
Zero
Compliance Risk
擔任角色
演算法設計師 & 全端工程師
Primary Outcome
Days → Minutes
遊戲配置時間從數天壓縮至數分鐘，加速上市週期並確保所有遊戲版本均持續符合法規要求。
05
AI 應用企業 SaaS
AutoLLM — 無程式碼 RAG 聊天機器人平台
業務團隊的寶貴知識鎖在文件與 PDF 裡——但建立一個能存取這些知識的 AI 聊天機器人，需要數個月的工程投入與持續維護，根本難以為繼。
Weeks
→ Hours
Zero
Code Required
Any
LLM Anytime
擔任角色
全端 AI 工程師
Primary Outcome
Weeks → Hours
聊天機器人上線時間從數週縮短至數小時，讓每個業務團隊都能使用 AI 知識檢索，無需長期仰賴工程師支援。
我們的工作方式
工作流程
專案之所以顯得從容，往往不是因為節奏慢，而是因為流程夠清楚。範圍先被釐清，交付保持可讀，移交不變成最後一刻的補救。
01
顧問諮詢
初步諮詢，了解您的業務背景、數據成熟度與策略目標。
1–2 天
關鍵交付物
專案簡介 + 發現整理
02
需求訪談
深入利害關係人訪談，蒐集詳細的功能與技術需求。
2–3 天
關鍵交付物
需求訪談紀錄 + 優先排序清單
03
需求規格確認
將需求正式化為完整的規格文件，包含驗收標準與專案範圍。
3–5 天
關鍵交付物
SRS 規格書 + 驗收標準
04
實作
採用敏捷開發，迭代交付、持續測試，並定期進行進度檢討。
2–8 週
關鍵交付物
可運行增量版本 + 測試報告
05
結案分析報告
完整的專案結案報告，包含績效指標、洞察分析與未來優化建議。
1–3 天
關鍵交付物
結案移交包 + 專案復盤報告
核心成員
認識團隊
資深到能定義架構，務實到能親手交付，也清楚哪些技術判斷會真正影響商業結果。
核心成員
Morris Liu
創辦人 & AI 策略師
三語 AI 數據領導者（德國曼海姆大學），帶領橫跨台灣、德國、香港的 8 人團隊。執行 15+ 分析與 AI 專案，累計交付價值超過 NT$8,000 萬。
客戶心聲
客戶這樣說
真正好的交付，不是堆疊更多功能，而是讓決策變得更穩。
↓87% 交付時間
“Mentarix 在 8 週內建立了我們的即時風險評分管線。我們內部團隊估計需要 6 個月，他們卻在上線當天零停機交付。”
吳志明
技術長
FinCore
↓90% 決策週期
“他們打造的預測分析儀表板讓我們的營運團隊擁有前所未有的資料透明度。原本需要 3 天的決策週期，現在半天就能完成。”
陳欣怡 醫師
營運總監
MedLogix
+22% 轉換率
“他們的 LLM 推薦引擎在第一個月就讓我們的轉換率提升了 22%。Morris 和 Alex 真正融入了我們的團隊，深入理解了我們的業務情境。”
梁凱文
產品負責人
ShopForward
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